核心（银行）问题并非真正核心

多年来，我们一直对“现代核心银行系统”这一理念持怀疑态度。并非因为相关技术有误——许多基于云的服务提供商，比如 Thought Machine，确实打造出了相当出色的账本系统。但技术本身从来都不是问题所在。不过，如果我们要探讨人工智能是否会颠覆 SaaS 行业，那么对于核心银行系统也同样可以提出同样的问题。从技术和运营层面来看，核心银行系统的处境要糟糕得多。那么答案是不是因为 Thought Machine 加入了人工智能技术呢？当然不是。

但是，那些以人工智能为技术基础的公司，能否在那些基于云技术的公司大多无法成功的领域取得成功呢？我们认为这完全是另一回事。并非因为人工智能让替换核心系统变得更容易，而是因为它改变了价值的所在之处。

机遇不在于打造更出色的账本系统，而在于在其之上构建智能层。这样的智能层能够理解银行业务的背景，协调各个分散系统中的工作，将任务分配给合适的处理模型，并生成银行真正可以信赖的结果。这与要求金融机构更换其核心系统而言，属于完全不同的销售模式。

首先要明确，真正的竞争优势究竟是什么。它并非账本，账本不过是些数学运算——借方、贷方、余额以及记账规则而已。真正的竞争优势在于三十年来积累下来的各种复杂状况。

• 早已无人记得是谁创建的异常处理流程。
• 隐藏在 COBOL 代码中的各州特定监管特殊情形。
• 数千项针对银行的定制功能分散在彼此无法互通的系统中。
• 通过收购拼凑而成的各种解决方案，彼此之间从未真正实现整合。

这一切并非刻意设计，只是自然而然地发生了。而如今，它已然成为一种体系。

因此，大多数现代核心业务公司都犯了一个错误：它们要求银行彻底放弃原有系统、重新开始。这样一来，就等于要求 CEO 押上整个机构的未来，去进行一项风险极高、潜在损失极大的多年期系统迁移工作；或者干脆选择那些转换成本较低的全新业务领域。

那并非一项技术销售行为。往坏了说，这是个充满风险的决定；往好了说，也不过是一场无法掌控的等待游戏。因此大多数银行都不会这么做。并非因为它们喜欢现有的核心系统，而是因为它们承担不起出错的代价。

正是在这里，人工智能真正改变了游戏规则。如今，无需再取代那些经过数十年积累而形成的复杂系统才能实现现代化——人工智能能够读取这些系统。无论是大型机、COBOL、AS/400，还是那些在数十年间逐渐积累了大量业务逻辑的各种系统，人工智能都能从中提取出相应的逻辑，理解该机构的实际运作方式，并使其重新发挥效用。

同样重要的是，这种智能可以存在于受管控的层中，在任何任务被传递到前沿模型之前就为其增添上下文、可审计性以及控制能力。相比要求银行彻底拆除其核心系统，这种方式要容易讨论得多。

因此，其核心诉求并非“购买我们更出色的核心系统”。

其实很简单，那就是“让你们已经信任的系统变得更具智能化”。也就是说，“我们会理解存在于整个机构中的各种逻辑，加以保留，并为其建立相应的管理机制，从而让人工智能能够在这些基础上安全地运行。”

如果能够持续做到这一点，就会出现一些有趣的现象：应用层开始承担起银行越来越多的智能处理任务。它能够理解各种政策、例外情况、产品信息、客户关系以及监管要求，还能协调那些原本并非为协同工作而设计的系统。它会将不同的任务分配给最适合处理的模型，同时依然保持机构所要求的治理机制与审计追踪功能。

到那时，你并不是在替换核心系统，而是在激活它。三十年来一直静静执行交易、别无他用的逻辑，突然变成了机构可以查询、推理并据此行动的东西。账本继续做账本一直做的事。其他一切都上移到一个更高的层级。

这也是竞争格局发生转变的地方，而人们往往并不总能意识到这一点。人们很容易认为目标是 FIS 或 Fiserv，但实际上，大量支出正流向别处。

大型银行已经在现代化上投入数十亿美元，其中相当一部分流向了系统集成商。埃森哲、塔塔咨询服务公司、印孚瑟斯、维普罗。成群的顾问在维持这些系统运转并缓慢演进所需的工作上忙碌。如果你按小时计费，这是一门好生意；但如果你是付钱的一方，就没那么划算了。

过去，这类工作需要依靠大量咨询师来将相互独立的软件与机构知识整合在一起。人工智能改变了这一状况——如今，这些知识大多可以一次性被收集、编码并重复使用，而无需每次都重新开发。

公平地说，这里确实存在诸多限制。即便相关技术可行，信任问题依然存在。银行之所以不愿轻易更换核心系统，是有充分理由的；而监管机构也对可能出问题的大规模系统迁移并不持积极态度。

这一变革不会立刻发生。它很可能也不会以人们所期望的那种替代形式出现。相反，我们认为它们会呈现为智能平台。

有些人会构建特定领域的模型，有些人则会统筹运用前沿模型，最优秀的人则能同时做到这两点。但它们的共同点在于：它们都能掌控银行与底层人工智能之间的接口层，将机构环境、治理机制、审计能力以及工作流程管理整合到一个统一的系统中。

这一点非常重要，因为银行面临的并非模型短缺的问题，而是系统之间相互孤立、工作流程支离破碎，以及各种彼此无法协作的单一解决方案所带来的困境。

最大的机遇并非取代账本系统，而是整合围绕它发展起来的所有相关要素。如今我们比几年前更清楚地看到了行业的发展方向。各方仍在努力推销更出色的核心系统。

我们认为那是一场错误的竞争。最大的价值将归属于那些能够掌控智能层的人。那些能够挖掘出这些金融机构内部已有的数据与逻辑，并将其应用到各项银行业务中的公司，才能真正获胜——不是仅应用于某一项流程，而是同时应用于所有流程。二十年后，核心系统依然会存在，只不过价值不再集中在那里了。